内存替换算法—

在我们内存或者cache中有两种替换算法来保证内存或者cache中都是“热点”的数据，一个是LRU和LFU。这里面们先介绍LRU，在这里的get和set操作的都是O（1），因为这两种速度都是很快的，不能要求O（n）。

【问题】

设计一种缓存结构，该结构在构造时确定大小，假设大小为K，并有两个功能：

set(key, value)：将记录(key, value)插入该结构。

get(key)：返回key对应的value值。

【要求】

1．set和get方法的时间复杂度为O(1)。

2．某个key的set或get操作一旦发生，认为这个key的记录成了最经常使用的。

3．当缓存的大小超过K时，移除最不经常使用的记录，即set或get最久远的。

【举例】

假设缓存结构的实例是cache，大小为3，并依次发生如下行为：

1．cache.set("A", 1)。最经常使用的记录为("A", 1)。

2．cache.set("B", 2)。最经常使用的记录为("B", 2)，("A", 1)变为最不经常的。

3．cache.set("C", 3)。最经常使用的记录为("C", 3)，("A", 1)还是最不经常的。

4．cache.get("A")。最经常使用的记录为("A", 1)，("B", 2)变为最不经常的。

5．cache.set("D", 4)。大小超过了3，所以移除此时最不经常使用的记录("B", 2)，

加入记录("D", 4)，并且为最经常使用的记录，然后("C", 3)变为最不经常使用的记录。

【题解】

储存数据用hash_map，因为hash表的增删该查的复杂度都为O(1)

本来使用频率使用队列存储，使用的放在头，不使用的自动向后排，最不经常使用的在队尾

但每次从队列中取出正在使用的数据至队列头部的复杂度为O(N),不满足条件。所以只能使用双向链表来进行存储，hash表中存放着每个数据节点的地址参数，故链表的中数据位置调整复杂度为O(1)。最经常使用的数据节点在链表的尾部，不经常使用的在链表的尾部，因为缓存数据时需要经常使用的，而链表的尾部插入更加方便。

【代码】

1.基础数据结构Node（节点）

    public static class Node<K, V> {public K key;public V value;public Node<K, V> last;public Node<K, V> next;public Node(K key, V value) {this.key = key;this.value = value;}}

2.基础数据结构NodeDoubleLinkedList（双向链表）

addNode方法表示在双向链表中从尾部添加一个新的节点。

moveNodeToTail方法使用前必须保证传入的Node节点在双向链表中，该方法表示把双向链表中的节点放在链表最后的操作。

removeHead方法表示删除双向链表的头结点。

    public static class NodeDoubleLinkedList<K, V> {private Node<K, V> head;private Node<K, V> tail;public NodeDoubleLinkedList() {head = null;tail = null;}public void addNode(Node<K, V> newNode) {if (newNode == null) {return;}if (head == null) {head = newNode;tail = newNode;} else {tail.next = newNode;newNode.last = tail;tail = newNode;}}public void moveNodeToTail(Node<K, V> node) {if (this.tail == node) {return;}if (this.head == node) {this.head = node.next;this.head.last = null;} else {node.last.next = node.next;node.next.last = node.last;}node.last = this.tail;node.next = null;this.tail.next = node;this.tail = node;}public Node<K, V> removeHead() {if (this.head == null) {return null;}Node<K, V> res = this.head;if (this.head == this.tail) {this.head = null;this.tail = null;} else {this.head = res.next;res.next = null;this.head.last = null;}return res;}}

3.基础数据结构MyCache（自定义缓存）

MyCache构造方法，自定义的缓存大小是固定不变的。定义一个HashMap结构keyNodeMap

用于查看K是否之前就有，V表示Node节点。再定义一个双向链表nodeList。

get方法表示如果HashMap结构中之前存在这个K，就把这个K所对应的节点在双向链表中的位置放在最后。

removeMostUnusedCache方法表示移除双向链表的头节点以及HashMap中的对应关系。

set方法表示如果之前的HashMap结构存储过这个对应关系，就修改这个节点的值，并且把这个节点在双向链表中的位置放在最后。如果之前的HashMap结构没有存储过这个对应关系，并且当前缓存容量未超过设定的值，则新建Node节点并且在HashMap结构和双向链表中添加对应关系。缓存容量超过设定值则使用 removeMostUnusedCache方法删除双向链表的头节点。

    public static class MyCache<K, V> {private HashMap<K, Node<K, V>> keyNodeMap;private NodeDoubleLinkedList<K, V> nodeList;private final int capacity;public MyCache(int cap) {if (cap < 1) {throw new RuntimeException("should be more than 0.");}keyNodeMap = new HashMap<K, Node<K, V>>();nodeList = new NodeDoubleLinkedList<K, V>();capacity = cap;}public V get(K key) {if (keyNodeMap.containsKey(key)) {Node<K, V> res = keyNodeMap.get(key);nodeList.moveNodeToTail(res);return res.value;}return null;}public void set(K key, V value) {if (keyNodeMap.containsKey(key)) {Node<K, V> node = keyNodeMap.get(key);node.value = value;nodeList.moveNodeToTail(node);} else {if (keyNodeMap.size() == capacity) {removeMostUnusedCache();}Node<K, V> newNode = new Node<K, V>(key, value);keyNodeMap.put(key, newNode);nodeList.addNode(newNode);}}private void removeMostUnusedCache() {Node<K, V> removeNode = nodeList.removeHead();keyNodeMap.remove(removeNode.key);}}

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